安装pymysqlpipinstallpymysql2|0使用pymysql2|1使用数据查询语句查询一条数据fetchone()frompymysqlimport*conn=connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='123456',database='itcast',charset='utf8')#创建游标c=conn.cursor()#执行sql语句c.execute("selec
系统 2019-09-27 17:55:11 1645
本文实例讲述了Python函数装饰器原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：装饰器本质上是一个函数，该函数用来处理其他函数，它可以让其他函数在不需要修改代码的前提下增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等应用场景。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外
系统 2019-09-27 17:55:08 1645
硬币兑换问题：给定总金额为A的一张纸币，现要兑换成面额分别为a1,a2,....,an的硬币，且希望所得到的硬币个数最少。#动态规划思想dp方程式如下#dp[0]=0#dp[i]=min{dp[i-coins[j]]+1},且其中i>=coins[j],0<=j
系统 2019-09-27 17:54:53 1645
vim有各种强大的插件，这不仅归功于其提供的用来编写插件的脚本语言vimL，还得益于它良好的接口实现，从而支持python等语言编写插件。当vim编译时带有+python特性时就能使用python2.x编写插件，+python3则支持python3.x，可以使用vim--version来查看vim的编译特性。要使用python接口，可以用:hpython来查看vim提供的帮助文档，本文做一个简单的介绍。我们都知道在vim里可以执行bash命令，只需要:!c
系统 2019-09-27 17:54:51 1645
前面十章爬虫笔记陆陆续续记录了一些简单的Python爬虫知识，用来解决简单的贴吧下载，绩点运算自然不在话下。不过要想批量下载大量的内容，比如知乎的所有的问答，那便显得游刃不有余了点。于是乎，爬虫框架Scrapy就这样出场了！Scrapy=Scrach+Python，Scrach这个单词是抓取的意思，Scrapy的官网地址：点我点我。那么下面来简单的演示一下Scrapy的安装流程。具体流程参照：//www.jb51.net/article/48607.htm
系统 2019-09-27 17:54:46 1645
Python单元测试unittest中提供了一下四种装饰器实现测试跳过和预期故障。（使用Python2.7.13）请查考Python手册中：https://docs.python.org/dev/library/unittest.htmlThefollowingdecoratorsimplementtestskippingandexpectedfailures:#以下装饰器实施测试跳过和预期故障：@unittest.skip(原因)Unconditiona
系统 2019-09-27 17:54:46 1645
本文实例讲述了PythonDjango框架实现应用添加logging日志。分享给大家供大家参考，具体如下：DjangousesPython'sbuiltinloggingmoduletoperformsystemlogging.Django使用python的内建日志模块来记录系统日志，但是要想在django应用中开启此功能使我们的部分操作能够被记录到日志文件，那么就需要进行一定的配置并且根据具体的log类型来进行调用step1：配置setting.py以下
系统 2019-09-27 17:54:44 1645
python里面可以将路径里面的\替换成/避免转义。os.walk方法可以将目标路径下文件的root，dirs，files提取出来。后面对每个文件进行操作。切片操作[:]判断是否为.jpg或.JPG文件。shutil的copy方法将文件从旧路径复制到新路径。glob的glob方法提取目标文件夹的所有图片，对每张图片进行显示保存等操作。详细代码及注释如下：importosimportshutilimportglobimportcv2path='C:/User
系统 2019-09-27 17:54:30 1645
本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：决策树算法优缺点：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标称型算法思想：1.决策树构造的整体思想：决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是
系统 2019-09-27 17:54:26 1645
python内部自带大整数运算能力，整数运算不会溢出，只要内存足够，就oK下面的例子演示了两个32位整数加法的情况（通过位运算实现），为了模拟溢出的效果，必须人工的进行位运算，~运算符除了求反，还是二进制的补运算符，运算过后的二进制数字按照补码解释，例如~（00111100）=（11000011）=-61defgetSum(a,b):""":typea:int:typeb:int:rtype:int"""MAX=0X7fffffffMIN=0X800000
系统 2019-09-27 17:54:25 1645
